ㅁ 텍스트 처리

ㅇ 정의:
텍스트 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하기 위해 불필요한 정보를 제거하거나 정리하는 과정으로, 언어적 특성을 고려하여 처리함.

ㅇ 특징:
– 텍스트 데이터를 정제하여 분석의 정확도를 높임.
– 언어의 문법적, 형태적 구조를 고려한 처리가 포함됨.
– 토큰화, 불용어 제거, 표제어 추출 등의 세부 작업이 포함됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 자연어 처리(NLP)에서 텍스트를 정형 데이터로 변환할 때.
– 텍스트 기반의 머신러닝 모델을 구축할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 텍스트 처리와 텍스트 분석을 혼동하는 경우.
– 단순히 데이터를 정리하는 것을 텍스트 처리로 오인하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 텍스트 처리는 자연어 처리의 전처리 과정에 포함된다.
X: 텍스트 처리는 데이터 분석 결과를 시각화하는 과정이다.

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1. 표제어 추출

ㅇ 정의:
단어의 다양한 형태를 기본 형태(표제어)로 변환하는 작업으로, 어형 변화를 제거하여 단어의 원형을 추출함.

ㅇ 특징:
– 언어의 문법적 특성을 고려하여 동사, 명사 등의 기본형을 추출함.
– 형태소 분석기를 활용하여 어근과 접사를 분리함.
– 어간(stem)과 표제어(lemma)를 구분하여 처리 가능함.

ㅇ 적합한 경우:
– 텍스트 데이터에서 단어의 빈도 분석이나 의미 분석을 수행할 때.
– 머신러닝 모델에 입력하기 전에 텍스트를 정제할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 표제어 추출과 어간 추출을 동일하게 간주하는 경우.
– 문맥에 따라 표제어 추출이 실패할 수 있다는 점을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 표제어 추출은 단어의 기본형을 추출하여 어형 변화를 제거한다.
X: 표제어 추출은 단어의 의미를 분석하는 과정이다.

ㅁ 추가 학습 내용

표제어 추출과 어간 추출의 차이에 대한 명확한 정의는 다음과 같습니다:

1. **표제어 추출**: 표제어 추출은 단어의 문법적 변형을 제거하여 원형(표제어)을 찾는 과정입니다. 이 과정은 언어의 문법적 규칙과 사전을 기반으로 이루어집니다. 예를 들어, 영어에서 ‘running’은 표제어 추출을 통해 ‘run’으로 변환됩니다. 표제어 추출은 언어별로 다르게 작동하며, 각 언어의 문법적 특성과 어휘 체계에 따라 처리 방식이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 한국어는 조사와 어미 변화가 많아 영어와 다른 방식으로 표제어를 추출해야 합니다.

2. **어간 추출**: 어간 추출은 규칙 기반으로 단어에서 접미사를 제거하여 어간을 추출하는 과정입니다. 이는 단순히 단어의 형태를 줄이는 작업으로, 문법적 의미나 사전 정보는 고려하지 않습니다. 예를 들어, 영어에서 ‘running’은 어간 추출을 통해 ‘runn’으로 변환될 수 있습니다. 어간 추출은 언어의 문법적 규칙을 깊이 고려하지 않기 때문에 결과가 항상 의미 있는 단어가 아닐 수 있습니다.

이 두 가지 방법은 자연어 처리에서 서로 다른 목적과 상황에 따라 사용되며, 시험 대비를 위해 각 방법의 정의와 차이점을 명확히 이해하는 것이 중요합니다. 특히, 언어별 적용 방식의 차이를 학습하면 문제 해결 능력을 높이는 데 도움이 됩니다.